白话深度学习与TensorFlow 计算机与互联网 书籍|6241653 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

高扬，卫峥 著

图书标签:

• 深度学习
• TensorFlow
• 机器学习
• Python
• 计算机科学
• 人工智能
• 算法
• 数据分析
• 互联网
• 书籍

店铺： 互动出版网图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111574576

商品编码：14774395893

出版时间：2017-08-01

书[0名0]：	白话深度[0学0]习与TensorFlow|6241653
图书定价：	69元
图书作者：	高扬;卫峥
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/8/1 0:00:00
ISBN号：	9787111574576
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

西山居的[0大0]数据架构师与[0大0]数据专家，有多年编程经验（多年日本和澳洲工作经验）、多年[0大0]数据架构设计与数据分析、处理经验，目前负责西山居的市场战略与产[0品0]战略。专注于[0大0]数据系统架构以及变现研究。擅长数据挖掘、数据建模、关系型数据库应用（Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb应用）。负责西山居紫霞系统——[0大0]数据日志处理系统的系统架构与设计工作。同时，也是重庆工[0商0][0大0][0学0]管理科[0学0]与工程专业，硕士研究生事业导师。

内容简介

基础篇(1-3章)：介绍深度[0学0]习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。原理与实践篇（4-8章）：[0大0]量的关于深度[0学0]习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数[0学0][0知0]识解析，加以更朴素的语言与类比，使得非数[0学0]专业的程序员还是能够比较容易看懂。扩展篇（9-13章）：介绍新增的深度[0学0]习网络变种与较新的深度[0学0]习特性，并给出有趣的深度[0学0]习应用。读完本书，基本具备了搭建全套Tensorflow应用环境的能力，掌握深度[0学0]习算[0法0]和思路，以及进行一般性的文章分类、音频分类或视频分类的能力。

目录

本书赞誉 序 前　言 基　础　篇 [0第0]1章　机器[0学0]习是什么 2 1.1　聚类 4 1.2　回归 5 1.3　分类 8 1.4　综合应用 10 1.5　小结 14 [0第0]2章　深度[0学0]习是什么 15 2.1　神经网络是什么 15 2.1.1　神经元 16 2.1.2　激励函数 19 2.1.3　神经网络 24 2.2　深度神经网络 25 2.3　深度[0学0]习为什么这么强 28 2.3.1　不用再提取特征 28 2.3.2　处理线性不可分 29 2.4　深度[0学0]习应用 30 2.4.1　围棋机器人——AlphaGo 30 2.4.2　被教坏的少女——Tai.ai 32 2.4.3　本田公司的[0大0]宝贝—— ASIMO 33 2.5　小结 37 [0第0]3章　TensorFlow框架特性与安装 38 3.1　简介 38 3.2　与其他框架的对比 39 3.3　其他特点 40 3.4　如何选择好的框架 44 3.5　安装TensorFlow 45 3.6　小结 46 原理与实践篇 [0第0]4章　前馈神经网络 50 4.1　网络结构 50 4.2　线性回归的训练 51 4.3　神经网络的训练 75 4.4　小结 79 [0第0]5章　手写板功能 81 5.1　MNIST介绍 81 5.2　使用TensorFlow完成实验 86 5.3　神经网络为什么那么强 92 5.3.1　处理线性不可分 93 5.3.2　挑战“与或非” 95 5.3.3　丰富的VC——强[0大0]的空间 划分能力 98 5.4　验证集、测试集与防止过拟合 99 5.5　小结 102 [0第0]6章　卷积神经网络 103 6.1　与全连接网络的对比 103 6.2　卷积是什么 104 6.3　卷积核 106 6.4　卷积层其他参数 108 6.5　池化层 109 6.6　典型CNN网络 110 6.7　图片识别 114 6.8　输出层激励函数——SOFTMAX 116 6.8.1　SOFTMAX 116 6.8.2　交叉熵 117 6.9　小试牛刀——卷积网络做图片分类 124 6.10　小结 138 [0第0]7章　综合问题 139 7.1　并行计算 139 7.2　随机梯度下降 142 7.3　梯度消失问题 144 7.4　归一化 147 7.5　参数初始化问题 149 7.6　正则化 151 7.7　其他[0超0]参数 155 7.8　不的模型 156 7.9　DropOut 157 7.10　小结 158 [0第0]8章　循环神经网络 159 8.1　隐马尔可夫模型 159 8.2　RNN和BPTT算[0法0] 163 8.2.1　结构 163 8.2.2　训练过程 163 8.2.3　艰难的误差传递 165 8.3　LSTM算[0法0] 167 8.4　应用场景 171 8.5　实践案例——自动文本生成 174 8.5.1　RNN工程代码解读 174 8.5.2　利用RNN[0学0]习莎士比亚剧本 183 8.5.3　利用RNN[0学0]习维基百科 184 8.6　实践案例——聊天机器人 185 8.7　小结 196 扩　展　篇 [0第0]9章　深度残差网络 198 9.1　应用场景 198 9.2　结构解释与数[0学0]推导 200 9.3　拓扑解释 205 9.4　Github示例 207 9.5　小结 207 [0第0]10章　受限玻尔兹曼机 209 10.1　结构 209 10.2　逻辑回归 210 10.3　[0大0]似然度 212 10.4　[0大0]似然度示例 214 10.5　损失函数 215 10.6　应用场景 216 10.7　小结 216 [0第0]11章　强化[0学0]习 217 11.1　模型核心 218 11.2　马尔可夫决策过程 219 11.2.1　用游戏开刀 221 11.2.2　准备工作 223 11.2.3　训练过程 224 11.2.4　问题 226 11.2.5　Q-Learning算[0法0] 228 11.3　深度[0学0]习中的Q-Learning——DQN 231 11.3.1　OpenAI Gym 234 11.3.2　Atari游戏 237 11.4　小结 238 [0第0]12章　对抗[0学0]习 239 12.1　目的 239 12.2　训练模式 240 12.2.1　二元[0极0]小[0极0][0大0]博弈 240 12.2.2　训练 242 12.3　CGAN 244 12.4　DCGAN 247 12.5　小结 252 [0第0]13章　有趣的深度[0学0]习应用 254 13.1　人脸识别 254 13.2　作诗姬 259 13.3　梵高附体 264 13.3.1　网络结构 265 13.3.2　内容损失 268 13.3.3　风格损失 270 13.3.4　系数比例 271 13.3.5　代码分析 272 13.4　小结 279 附录A　VMware Workstation的安装 280 附录B　Ubuntu虚拟机的安装 284 附录C　Python语言简介 290 附录D　安装Thea[0no0] 296 附录E　安装Keras 297 附录F　安装CUDA 298 参考文献 303

《人工智能的黎明：神经网络与深度学习的革命》 一、 绪论：智能的渴望与计算的飞跃 自古以来，人类便对“智能”充满了好奇与探索。我们渴望理解思维的本质，模仿智慧的诞生，甚至创造出能够独立思考、学习和解决问题的机器。从古希腊的神话传说，到1950年代图灵测试的提出，再到如今人工智能（AI）的蓬勃发展，这条追寻智能的道路蜿蜒曲折，却从未停止。 在人工智能漫长的发展历程中，计算能力的飞跃无疑是其加速前进的关键驱动力。早期基于符号逻辑和规则的人工智能，虽然在特定领域取得了成功，但其推理能力和泛化能力始终受限。而当科学家们将目光投向模仿人脑结构的神经网络时，一个全新的时代悄然开启。神经网络，这一受到生物神经元启发的计算模型，以其强大的并行处理能力和从数据中学习模式的能力，为人工智能的突破性发展提供了理论基础和实践可能。 尤其是近年来，随着大数据时代的到来和计算硬件（如GPU）的指数级增长，神经网络的潜力得到了前所未有的释放。其中，深度学习（Deep Learning）作为神经网络的一种特殊形式，通过构建具有多层（“深”）结构的神经网络，能够自动地从海量数据中提取出越来越抽象和高级的特征，从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域取得了令人瞩目的成就，彻底改变了我们对人工智能能力的认知，并开启了AI应用的“黎明”。 本书《人工智能的黎明：神经网络与深度学习的革命》正是为了揭示这一激动人心的技术变革而生。它并非一本简单的技术手册，而是一次深入的探索之旅，旨在带领读者理解神经网络和深度学习的核心思想、发展脉络以及它们如何驱动人工智能迈向新的高度。我们将一起剖析那些曾经被视为科幻的概念，如何一步步转化为现实，并深刻影响着我们的生活与未来。 二、 神经网络的萌芽：模仿生物智慧的尝试 神经网络的概念并非凭空出现，其灵感源于我们自身最复杂的器官——大脑。人类大脑拥有数十亿个神经元，它们通过复杂的连接传递信号，形成了强大的信息处理和学习能力。科学家们试图用数学模型来模拟这一过程，从而创造出具有学习能力的计算系统。 早期的感知机 (Perceptron)：早在1950年代，弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出的感知机，可以被视为神经网络的早期代表。感知机是一种简单的二分类模型，能够学习将输入数据映射到两个类别之一。尽管感知机的能力有限（例如，它无法解决“异或”问题），但它奠定了神经网络模型的基本框架，并激发了后续的研究。 多层感知机 (Multi-Layer Perceptron, MLP) 的诞生：感知机的局限性促使研究者们思考如何构建更复杂的网络。1980年代，反向传播算法（Backpropagation）的提出成为了一个里程碑式的突破。反向传播算法使得训练多层神经网络成为可能，即在输入层和输出层之间引入隐藏层（Hidden Layer）。隐藏层的存在使得网络能够学习到更复杂的非线性关系，从而极大地提升了模型的表达能力。多层感知机也因此成为许多早期神经网络应用的基础。 激活函数：赋予非线性：在神经网络的每层神经元输出经过加权求和后，会通过一个激活函数（Activation Function）进行非线性转换。这一步至关重要，因为如果没有激活函数，多层网络就如同一个单层网络，无法学习到复杂的数据模式。从早期的Sigmoid函数到后来的ReLU（Rectified Linear Unit）及其变种，激活函数的选择和设计直接影响着网络的学习效率和性能。 权重的更新：学习的过程：神经网络的学习过程，本质上就是不断调整神经元之间连接的权重（Weight）和偏置（Bias），以最小化预测输出与真实输出之间的误差。反向传播算法正是通过计算误差相对于权重的梯度，然后沿着梯度的反方向更新权重，使得模型逐渐收敛到最优解。这个迭代优化的过程，是神经网络“学习”的核心机制。 这一时期的研究，虽然在计算资源和数据量上受到限制，但已经为深度学习的最终爆发奠定了坚实的理论基础。它们展示了模仿生物神经系统来构建智能计算模型的可能性。 三、 深度学习的崛起：层次化特征学习的革命 “深度学习”一词的出现，并非标志着全新的模型被发明，而是对神经网络的一种更为强大的应用和扩展。其核心在于“深”——即拥有多个隐藏层的神经网络。这种深层结构赋予了模型前所未有的能力：自动学习数据中的层次化特征。 层次化特征提取：从浅到深：传统机器学习方法往往需要人工设计和提取特征，这一过程耗时耗力且依赖于领域知识。深度学习的革命性在于，它能够从原始数据中自动学习到不同层次的特征。例如，在图像识别中，浅层网络可能学习到边缘、角点等低级特征；中间层则可能组合这些低级特征，学习到形状、纹理等更复杂的特征；而深层网络则能够组合这些中级特征，识别出物体的一部分，直至最终识别出整个物体。这种“从粗到细，从易到难”的特征学习过程，使得深度学习模型在处理复杂数据时展现出惊人的能力。 关键模型架构的演进： 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)：CNN 是为处理网格状数据（如图像）而设计的。其核心在于卷积层（Convolutional Layer）和池化层（Pooling Layer）。卷积层通过使用可学习的滤波器（Filter）来扫描输入数据，提取局部特征。池化层则用于降低数据的维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。CNN 在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了巨大成功，例如 AlexNet、VGG、ResNet 等经典模型，它们在 ImageNet 等大规模图像数据集上不断刷新纪录，推动了计算机视觉的发展。 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN)：RNN 专为处理序列数据（如文本、语音、时间序列）而设计。其特点是具有“记忆”能力，能够捕捉序列中的时间依赖关系。在 RNN 中，当前时刻的输出不仅依赖于当前的输入，还依赖于前一时刻的隐藏状态。然而，标准的 RNN 在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以捕捉远距离的依赖关系。 长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) 和门控循环单元 (Gated Recurrent Unit, GRU)：为了解决 RNN 的局限性，LSTM 和 GRU 应运而生。它们引入了“门”（Gate）的概念，能够更有效地控制信息在序列中的流动，从而更好地捕捉长距离依赖。LSTM 和 GRU 在自然语言处理（如机器翻译、文本生成、情感分析）、语音识别等领域发挥了至关重要的作用。 Transformer 模型：近年来，Transformer 模型以其并行处理能力和强大的注意力机制（Attention Mechanism），在自然语言处理领域掀起了新的革命。与 RNN 和 LSTM 不同，Transformer 摒弃了循环结构，完全依赖于自注意力（Self-Attention）机制来捕捉序列中的依赖关系。这使得模型能够更高效地并行计算，并且在处理长序列时表现出更优越的性能。BERT、GPT 系列等大型语言模型（LLM）的成功，都离不开 Transformer 架构的支撑。 更庞大的模型与更强的性能：随着计算能力的提升和算法的优化，深度学习模型的规模也日益庞大，参数量动辄达到数十亿甚至万亿。这些“巨型”模型，通过在海量数据上的预训练，能够学习到丰富的通用知识，并在下游任务上进行微调，展现出惊人的迁移学习能力。 深度学习的崛起，标志着人工智能从“弱人工智能”向“强人工智能”迈进的关键一步，它使得机器在许多感知和认知任务上，甚至超越了人类的表现。 四、 深度学习的应用：重塑我们的世界 深度学习技术的飞速发展，已经渗透到我们生活的方方面面，催生了无数创新的应用，并深刻地改变着各行各业。 计算机视觉的飞跃： 图像识别与分类：从人脸识别、物体检测到医学影像分析，深度学习使得计算机能够以前所未有的精度理解图像内容。 自动驾驶：自动驾驶汽车依赖于深度学习来感知周围环境、识别交通标志、预测行人行为，是深度学习在现实世界中的重要应用。 图像生成与编辑：AI 绘画工具（如 Stable Diffusion, Midjourney）的出现，展现了深度学习在创造性领域的潜力。 自然语言处理的革新： 智能助手与聊天机器人：Siri、Alexa、ChatGPT 等智能助手，能够理解和生成自然语言，与人类进行流畅的交互。 机器翻译：谷歌翻译、DeepL 等在线翻译工具，其翻译质量大幅提升，打破了语言的沟通障碍。 文本分析与情感识别：企业利用深度学习分析用户评论、社交媒体内容，了解用户情绪和偏好。 语音技术的发展： 语音识别：智能语音助手、语音输入法等，使得人机交互更加便捷。 语音合成：AI 生成的逼真语音，被应用于有声读物、虚拟助手等场景。 医疗健康领域： 药物发现与研发：深度学习能够加速新药的筛选和设计过程。 疾病诊断：通过分析医学影像和病理数据，辅助医生进行早期诊断。 金融科技： 欺诈检测：识别信用卡欺诈、洗钱等非法行为。 量化交易：利用深度学习模型进行股票市场预测和交易策略制定。 科学研究： 天文学、物理学：分析海量观测数据，发现新的天体或物理现象。 生物信息学：基因序列分析、蛋白质结构预测等。 这些仅仅是深度学习应用的一瞥。随着技术的不断成熟和创新，我们有理由相信，未来深度学习将会在更多未知的领域，为人类带来更加深远的改变。 五、 展望未来：挑战与机遇并存 尽管深度学习取得了巨大的成就，但其发展仍面临着诸多挑战，同时也孕育着无限的机遇。 挑战： 可解释性：深度学习模型通常被视为“黑箱”，其决策过程难以理解，这在一些高风险领域（如医疗、金融）带来了担忧。 数据依赖性：深度学习模型需要大量的标注数据进行训练，在数据稀缺的领域，其应用受到限制。 计算资源：训练大型深度学习模型需要巨大的计算资源和能源消耗。 伦理与安全：AI 的偏见、隐私泄露、滥用等问题，需要我们认真思考和应对。 通用人工智能 (AGI)：目前的人工智能大多是“弱人工智能”，在特定任务上表现出色，距离具备人类通用智能的 AGI 仍有距离。 机遇： 持续的技术创新：新的模型架构、训练方法、算法将不断涌现，推动深度学习能力的进一步提升。 跨学科融合：深度学习将与更多学科领域深度融合，催生新的科学发现和技术突破。 AI 民主化：开源框架和工具的普及，使得更多人能够接触和使用深度学习技术。 解决人类面临的重大挑战：深度学习有望在气候变化、疾病治疗、资源可持续利用等领域发挥关键作用。 《人工智能的黎明：神经网络与深度学习的革命》希望能够成为读者踏入这一迷人领域的向导。我们不仅会介绍技术本身，更会探讨其背后的思想，以及它如何引领我们走向一个更加智能的未来。这是一场关于智慧、计算和未来的探索，欢迎您加入我们，共同见证人工智能的黎明。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是希望能提升我在计算机视觉和自然语言处理领域的相关技能。我听说深度学习在这些领域有着巨大的潜力，而TensorFlow又是目前最主流的深度学习框架之一。我希望这本书能够提供一个清晰的学习路径，让我从零开始，一步步掌握深度学习的核心技术，并学会如何利用TensorFlow去实现这些技术。我对书中的“深度学习”部分非常期待，希望能详细了解不同类型的神经网络，比如CNN在图像识别中的应用，以及RNN在文本生成或情感分析中的作用。对于TensorFlow部分，我希望能有详细的API介绍和代码示例，让我能够亲手实践，将理论知识转化为实际能力。我特别关注模型训练的细节，比如如何选择合适的优化器、损失函数，以及如何进行模型评估和调优。如果书中还能包含一些关于如何部署模型的介绍，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多地集中在它能否提供一种“实战”的学习体验。很多技术书籍，虽然内容很全面，但如果缺乏实际操作的指导，很容易让读者产生“纸上谈兵”的感觉。我希望这本《白话深度学习与TensorFlow》能够提供丰富的代码示例，并且这些示例能够覆盖一些常见的应用场景。比如，我希望能看到如何使用TensorFlow构建一个图像分类器，或者如何利用它来处理一段文本。我对书中的“计算机与互联网”的关联也很有兴趣，希望作者能解释深度学习如何在这些领域发挥作用，以及TensorFlow在其中扮演的角色。我特别想了解如何使用TensorFlow进行大规模数据的处理和分析，以及如何优化模型的训练效率。此外，如果书中还能提供一些关于如何将训练好的模型部署到实际应用中的指导，那就更好了，这能让我更好地理解从理论到实践的全过程。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先关注的是它的章节结构和内容组织方式。我喜欢那种逻辑清晰、层层递进的书籍，能够引导读者循序渐进地掌握知识。我希望这本书能从深度学习的基础概念开始，逐步深入到更复杂的主题，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。对于TensorFlow部分，我期待能够看到它与深度学习概念的结合，而不是简单的API堆砌。比如，作者是如何利用TensorFlow来实现一个简单的神经网络，或者如何使用TensorFlow来解决一个具体的机器学习问题。我特别想了解TensorFlow中的数据管道（Data Pipeline）是如何构建的，以及如何有效地加载和预处理大规模数据集。另外，对于模型的评估和调优，我也希望能有详细的讲解，包括如何选择合适的评估指标，以及如何通过调整超参数来提升模型的性能。如果书中还能包含一些最新的深度学习技术或者发展趋势的介绍，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有那些花哨的插图，反而给人一种沉静、扎实的感觉，仿佛作者真的想把干货毫无保留地倾注进来。我一直觉得深度学习这个领域，虽然听起来高大上，但如果找不到一个合适的入口，很容易被各种复杂的数学公式和晦涩的概念吓退。我希望这本书能够像它的名字一样，用更通俗易懂的语言，一点点地剥开深度学习的面纱，让我这个初学者也能窥探到其中的奥秘。特别是TensorFlow这个强大的框架，我听说过它的名字很久了，但一直没有机会真正上手。如果这本书能从最基础的安装配置讲起，然后逐步引导我理解它的核心组件和常用操作，那将对我非常有帮助。我特别期待作者能结合一些生动形象的比喻，或者是一些简单易懂的例子，来解释那些抽象的概念，比如神经网络的层、激活函数的作用、损失函数又是怎么回事。当然，如果能包含一些实际的应用场景，比如图像识别、自然语言处理，那就更好了，这样我才能更直观地感受到深度学习的魅力和力量。毕竟，学习的最终目的还是能够运用，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

阅读前，我最关心的就是这本书在概念讲解上的深度和广度。很多关于深度学习的书籍，要么过于偏重理论，充斥着各种公式推导，看得人头昏脑涨；要么过于浅尝辄止，只是泛泛而谈，学完之后依然不知道如何下手。我希望这本《白话深度学习与TensorFlow》能够找到一个完美的平衡点，既能清晰地解释深度学习的底层原理，又能提供足够的操作指导，让我能够真正地掌握TensorFlow这个工具。我对书中的“白话”二字抱有很大的期望，这意味着我不需要有深厚的数学功底，也能理解那些曾经让我望而却步的概念。我特别希望作者能够深入讲解一下神经网络的训练过程，比如反向传播算法是如何工作的，梯度下降又是如何一步步优化模型的。此外，关于TensorFlow的API使用，我希望能有详尽的介绍，包括如何构建模型、如何加载数据、如何进行训练和评估。如果书中还能分享一些在实际项目中遇到的常见问题以及解决方案，那这本书的实用性就大大提升了。

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，适合初学者。

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书，通俗易懂。

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书，通俗易懂。

评分☆☆☆☆☆

学习用书，别人推荐买的，看前言，书写的不错。

评分☆☆☆☆☆

朋友要买的，没看内容，应该可以的，等看看吧，再反馈一下，到时直说，先给五星

评分☆☆☆☆☆

很有用，通俗易懂，配图很漂亮。

评分☆☆☆☆☆

书被快递损坏，瞬间心情不好，差评

评分☆☆☆☆☆

不错，不错，不错，不错，不错

评分☆☆☆☆☆

书很不错，买了很多本，下次再来